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문제 정의
- 다음 단계에서는 (2)에서 파악된, ‘신원조회’, ‘온라인입력’, 그리고 ‘심사’ 세 가지 업무를 차례로 종속변수로 설정하고, 나머지 단위업무들의 수행시간을 입력변수로 설정하여 단위업무의 수행시간 사이의 연관관계를 파악하고자 하였다.
- 지금까지 비즈니스 프로세스 분석에 사용될 주요 데이터의 구조와 주요한 데이터 개체 및 그 속성, 그리고 분석의 직접적인 대상이 되는 각 개체의 수행도 지표들에 대하여 설명하였다. 본 연구에서 제시하고자 하는 분석방법론의 목적은 이와 같은 수행도 지표들의 일차적인 측정에 머무르지 않고, 그 지표가 어떠한 원인에 의하여 영향을 받게 되었는가를 파악할 수 있도록 하는 것이다. 가령, 수행도가 낮게 측정되는 프로세스가 있다면 그 원인이 특정한 단위업무가 지체됨에서 비롯된 것인지, 혹은 프로세스와 관련된 특정한 속성의 차이에 의한 영향 때문인지, 아니면 특정한 작업자나 관리자의 낮은 수행도 때문인지를 체계적으로 추적할 수 있도록 하는 것이다.
- 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 하나인 의사결정나무 분석을 사용하여 비즈니스 프로세스를 분석하는 방법론을 제시하였다. 제시된 방법론은 프로세스, 단위업무, 작업자의 수행도 지표들 간의 연관관계를 체계적으로 추적할 수 있는 방안을 제시한다.
- 본 연구에서는 많은 양의 데이터를 분석할수 있고, 또한 비교적 간단한 방법으로 유의미한 정보를 찾을 수 있는 의사결정나무 기법을 이용하여 비즈니스 프로세스를 효과적으로 분석하고 평가할 수 있는 체계적인 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구는 특히 비즈니스 프로세스의 수행도 지표의 단순한 측정에 그치지 않고, 다양한 프로세스의 속성 및 관련 수행도 지표들 간의 인과관계를 체계적으로 추적할 수 있는 방법론의 설계에 중점을 두었다.
제안 방법
- 1) 우선, 하루 중 처리되는 보험가입 업무의 접수가 오전에 몰리는 상황을 모델링 하기 위하여 보험가입처리 신청이 오전 (9：00～12：00), 오후(13：00～18：00) 에 각각 50%씩 접수되도록 하였다.
- 4) ‘신원조회’ 업무에서 발생하는 병목으로 인해 ‘결재’ 업무의 수행시간이 영향을 받는 상황을 모형화 하기 위하여, ‘심사’ 업무의 수행시간의 분포를 ‘신원조회’ 업무의 수행시간에 일부 종속되도록 설정하였다.
- 개별 인과관계의 분석을 위해서 의사결정 나무(Decision Tree) 분석을 사용하였다. 의사결정나무 분석은 다수의 입력변수 중 종속변수의 차이를 가장 잘 설명하는 입력변수를 기준으로 데이터 집합을 반복적으로 분할함으로써 입력변수의 종속변수에 대한 영향력을 파악할 수 있는 통계기법이다.
- 두 번째 단계에서는 단위 업무의 수행시간과 프로세스의 수행시간 사이의 연관관계를 파악하기 위한 분석이 진행되었다. 분석을 위하여 ‘보험가입처리’ 프로세스를 구성하는 모든 단위업무의 수행시간을 입력변수로 설정 하여 의사결정나무 분석을 시행하였다.
- 본 연구는 특히 비즈니스 프로세스의 수행도 지표의 단순한 측정에 그치지 않고, 다양한 프로세스의 속성 및 관련 수행도 지표들 간의 인과관계를 체계적으로 추적할 수 있는 방법론의 설계에 중점을 두었다. 또한 제시된 분석 방법의 타당성 입증을 위하여 가상의 비즈니스 프로세스를 모형화하고, 시뮬레이션을 통하여 프로 세스 데이터를 생성하여 분석에 적용하였다.
- 마지막으로 ‘신원조회’ 업무의 수행도 차이의 원인을 파악하기 위한 단계로 작업자의 수행도에 따른 업무의 수행시간의 차이를 분석 하였다.
- 본 연구에서는 많은 양의 데이터를 분석할수 있고, 또한 비교적 간단한 방법으로 유의미한 정보를 찾을 수 있는 의사결정나무 기법을 이용하여 비즈니스 프로세스를 효과적으로 분석하고 평가할 수 있는 체계적인 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구는 특히 비즈니스 프로세스의 수행도 지표의 단순한 측정에 그치지 않고, 다양한 프로세스의 속성 및 관련 수행도 지표들 간의 인과관계를 체계적으로 추적할 수 있는 방법론의 설계에 중점을 두었다. 또한 제시된 분석 방법의 타당성 입증을 위하여 가상의 비즈니스 프로세스를 모형화하고, 시뮬레이션을 통하여 프로 세스 데이터를 생성하여 분석에 적용하였다.
- 본 연구에서 제시한 방법론은 비즈니스 프로세스의 수행도 지표의 1차적인 모니터링에 그치지 않고, 이에 영향을 끼치는 요인들을 파악할 수 있게 함으로써 기업으로 하여금 프로세스 개선에 활용할 수 있는 객관적이고 유용한 분석결과를 제공해 준다. 분석을 통해 파악된 문제 요인들에 대한 적절한 통제를 통하여 기업은 직접적으로 비즈니스 프로세스의 효율을 높일 수 있을 것이다.
- 본 절에서는 앞서 설명한 분석절차에 따라 실제로 비즈니스 프로세스 이력데이터의 분석을 수행하였다. 이를 위하여 <그림 5>와같이 가상의 보험가입처리 프로세스를 표현 하는 시뮬레이션 모형을 설계하고 이를 이용 하여 분석에 사용될 이력데이터를 생성하였다.
- 분석을 위하여 ‘보험가입처리’ 프로세스를 구성하는 모든 단위업무의 수행시간을 입력변수로 설정 하여 의사결정나무 분석을 시행하였다.
- 첫 번째 실험단계에서는 ‘보험가입처리’ 프로세스의 수행도에 영향을 주는 프로세스 속성을 파악하였다. 분석의 입력변수로는 프로세스의 기초적인 속성 이외에, 프로세스 시작시간, 프로세스 시작요일 등의 속성변수를 추가하여 분석을 수행하였다. 분석결과 <그림 6>과 같은 의사결정나무를 얻었다.
- 사용자는 (1)의 인과관계의 분석단계에서 총 n개의 프로세스 속성 PA1, PA2, …, PAn을 입력변수(F)로 설정하고, PP1을 종속변수(T)로 설정한 후 인과관계 분석을 수행한다.
- 특히 기업의 성과지표(KPI, Key Performance Indicator)와 관련하여 비즈니스 프로세스 분석을 활용한 연구들이 돋보이는데[12, 13], Srinivasan et al.은 IBM의 공급사슬 관련 업무에서 비즈니스 프로세스의 수행도를 평가하는 지표들을 정의하고 웹 로그 데이터를 분석하여 평가하는 방법을 제시 하였다. 하지만, 제시된 지표는 문서의 생성시간, 손실문서의 개수 등 프로세스의 수행도를 파악하기 위한 비교적 쉽게 계산될 수 있는 것들을 사용하였다[12].
- 이를 위하여 와같이 가상의 보험가입처리 프로세스를 표현 하는 시뮬레이션 모형을 설계하고 이를 이용 하여 분석에 사용될 이력데이터를 생성하였다.
- 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 하나인 의사결정나무 분석을 사용하여 비즈니스 프로세스를 분석하는 방법론을 제시하였다. 제시된 방법론은 프로세스, 단위업무, 작업자의 수행도 지표들 간의 연관관계를 체계적으로 추적할 수 있는 방안을 제시한다. 제시된 방법론의 효용성을 입증하기 위하여 시뮬레이션을 통해 여러 가지 가상의 문제 상황을 설정하여 그에 따른 프로세스 이력데이터를 획득하였고, 이를 본 연구의 분석절차를 통해 분석함으로써 제시된 방법론이 설정된 문제를 효과적으로 분석해 낼 수 있는지를 검증하였다.
- 제시된 방법론은 프로세스, 단위업무, 작업자의 수행도 지표들 간의 연관관계를 체계적으로 추적할 수 있는 방안을 제시한다. 제시된 방법론의 효용성을 입증하기 위하여 시뮬레이션을 통해 여러 가지 가상의 문제 상황을 설정하여 그에 따른 프로세스 이력데이터를 획득하였고, 이를 본 연구의 분석절차를 통해 분석함으로써 제시된 방법론이 설정된 문제를 효과적으로 분석해 낼 수 있는지를 검증하였다.
- 지금까지 설명한 분석절차를 위한 분석시스템을 구축하였다. 분석시스템은 <그림 10> 과 같은 절차로 작동한다.
- 첫 번째 실험단계에서는 ‘보험가입처리’ 프로세스의 수행도에 영향을 주는 프로세스 속성을 파악하였다.
- 분석결과 <그림 6>과 같은 의사결정나무를 얻었다. 총 2379개의 프로세스 인스턴스를 대상으로 분석이 수행되었으며, 프로세스의 수행시간은 크게 3개의 계열(01：빠름, 02：평균, 03：느림)로 분류하였다.
- 은 IBM의 공급사슬 관련 업무에서 비즈니스 프로세스의 수행도를 평가하는 지표들을 정의하고 웹 로그 데이터를 분석하여 평가하는 방법을 제시 하였다. 하지만, 제시된 지표는 문서의 생성시간, 손실문서의 개수 등 프로세스의 수행도를 파악하기 위한 비교적 쉽게 계산될 수 있는 것들을 사용하였다[12]. Hwang et al.
대상 데이터
- 비즈니스 프로세스의 분석은 비즈니스 프로세스의 실행 이력이 기록된 데이터를 대상으로 수행된다. 비즈니스 프로세스의 실행이력이 저장되는 데이터 스키마는 BPM 시스템에 따라 차이가 있으나 일반적으로 프로세스, 단위업무, 그리고 작업자를 주요한 개체로 하여 모델링 된다.
이론/모형
- 이는 크게 (1) 입력/대상 데이터가 연속형일 경우 필요에 따라 이를 이산형으로 변환하는 작업, (2) 변환된 데이터를 종합하여 분석테이블을 구축하는 작업, 그리고 (3) 의사결정나무 분석을 위한 인수를 설정하는 작업으로 구성된다. 본 연구에서는 BPM 시스템으로 H사의 제품을 참고하였으며, 데이터마이닝 도구로는 SAS의 e-miner 모듈을 이용하였다.
성능/효과
- 2) 프로세스의 구성 업무 중 AND 분기와 병합 흐름의 사이에 수행되는 ‘신원조회’ 업무와 ‘계좌조회’ 업무가 전체 프로 세스 흐름에 있어서 약간의 병목이 걸리도록 분포를 조절하였다.
- 사용자는 (1)의 인과관계의 분석단계에서 총 n개의 프로세스 속성 PA1, PA2, …, PAn을 입력변수(F)로 설정하고, PP1을 종속변수(T)로 설정한 후 인과관계 분석을 수행한다. 그 결과로 PP1의 차이에 영향을 주는 여러 가지 프로세스 속성들 중 그 영향력이 큰 순서대로 주요 요인 들을 파악할 수 있다. (1)의 분석에서 주요한 요인이 발견되지 않는 다면, 이후 사용자는 (2)의 분석단계에서 P1을 구성하는 n개의 단위업무의 수행도 AP1(A1) , …, AP1(An)를 입력변수로 설정하고, PP1을 종속변수로 설정하여 인과관계 분석을 수행할 수 있다.
- 도출된 분석결과는 프로세스 상에서 병목이 나타나지 않도록 프로세스를 재설계하거나, 주요한 업무에 수행도가 높은 담당자를 배치시키는 등의 개선작업을 통해 ‘보험가입 처리’ 프로세스의 수행도를 개선시킬 수 있음을 시사한다.
- 마지막으로 ‘신원조회’ 업무의 수행도는 담당작업자의 수행도에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.
- 같은 방식으로 (3) 단계에서는 (2) 단계에서 파악된 특정한 단위업무를 대상으로 해당 단위업무의 수행도 지표에 영향을 줄 수 있는 다른 단위업무들의 수행도 지표를 입력변수로 설정하여 분석한다. 마지막으로 (4) 단계 분석을 통해 이전 단계에서 주요한 요인으로 파악된 단위업무의 수행도 지표들이 작업자들의 수행도 지표에 의해 어떠한 영향을 받게 되는지를 파악할 수 있다.
- 3 %는 평균 혹은 그 보다 더 오랜 시간이 소요되는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 본 실험을 위해 생성한 시뮬레이션 데이터의 생성조건과도 일치하는 것임을 알 수 있다.
- 그림에서 보는 바와 같이 ‘보험가입처리’ 프로세스의 수행시간은 1차적으로 프로세스의 시작시간에 따라 차이가 나는 것으로 나타났다. 즉 13시를 기준으로 그 이전에 시작된 프로세스와 그 이후에 시작된 프로세스들 간의 수행시간의 차이가 극명하게 나타났다. 예를 들어 16시 이후에 시작된 보험가입 처리 프로세스 중 88%가 평균보다 빨리 끝났으나 (노드 X), 10시～13시에 시작된 프로세스의 89.
- 지금까지의 결과를 종합해 보면, 첫째, 보험가입처리 업무의 수행도는 보험가입신청이 몰리는 오전에 접수된 경우에서 수행도가 낮은 것으로 파악되었으며, 둘째, 프로세스 흐름상에 병목에 존재하는 ‘신원조회’, ‘온라인 입력’, ‘심사’ 등의 업무에 의해 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
- 특히 ‘심사’ 업무는‘신원조회’ 업무의 수행시간과 높은 상관관계가 있는 것이 밝혀졌다.
- 또한 각 수행도 지표들 간에는 상호간의 인과관계가 존재하는 것으로 표현하였다. 특히, 동종의 데이터 개체들 사이에도 수행도의 인과관계가 존재하는 것으로 표현하였는데, 가령 같은 프로세스 개체라 하더라도 서로 다른 비즈니스 프로세스는 서로의 수행도 지표간에 인가관계가 존재할 수 있음을 표현하였다. 따라서 그래프에서 각 개체의 속성(PA, AA, WA)은 인과관계와 관계없이 결정되는 외생 (exogenous)변수라 할 수 있으며, 그 수행도 (PP, AP, WP)는 다른 요인에 따라 변화하게 되는 내생(endogenous)변수라 할 수 있을 것이다.
후속연구
- 분석을 통해 파악된 문제 요인들에 대한 적절한 통제를 통하여 기업은 직접적으로 비즈니스 프로세스의 효율을 높일 수 있을 것이다. 또한, 몇몇 전문가들의 경험에 의하여 수행되던 프로세스의 재설계, 조직구조의 변화 등의 주요한 혁신 활동을 보다 객관적으로 수행할수 있는 근거 자료를 본 분석을 통해 획득할 수도 있을 것이다.
- 본 연구에서는 가상의 프로세스 데이터에 대한 실험을 통해 프로세스 분석방법론의 적용가능성을 간접적으로 확인하였으나, 실제 업무 프로세스의 혁신 과정에 적용되기 위해서는 보다 많은 사례에 대한 적용을 통한 검증이 필요할 것으로 보인다. 또한 본 분석방법이 프로세스 개선에 필요한 객관적 근거를 제공하긴 하지만, 실제적으로 프로세스를 어떻게 재구축해야 하는가에 대한 구체적인 방법을 제시해 주지는 않는다.
- 또한 본 분석방법이 프로세스 개선에 필요한 객관적 근거를 제공하긴 하지만, 실제적으로 프로세스를 어떻게 재구축해야 하는가에 대한 구체적인 방법을 제시해 주지는 않는다. 분석 결과가 어떻게 프로세스와 조직변화에 활용될 수 있으며 실제로 기대되는 효과를 얻을 수 있었는 가에 대한 부분은 본 연구에 기반을 둔 다양한 사례 분석 및 추후 연구의 주요한 과제가 될 것이다.
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